Mathematicians Discovered a Computer Problem that No One Can Ever Solve

Австрийский математик Курт Гедель в Институте перспективных исследований.
Фото: Альфред Эйзенштадт/жизнь фото коллекция/Getty Изображения

Математики обнаружили проблему они не могут решить. Это не значит, что они не достаточно умны; там просто нет ответа.

Проблема связана с машинным обучением — то типа искусственного интеллекта модели некоторые компьютеры используют, чтобы «узнать» как сделать конкретную задачу..

Когда Facebook или Google распознает фото и говорит о том, что вы представляете себя, он использует машинное обучение. Когда самоходный автомобиль переходит оживленный перекресток, это машинное обучение в действии. Нейрофизиологи использовать машинное обучение, чтобы «прочитать» чьи-то мысли. Дело о машинном обучении является то, что она основана на математике. И, как следствие, математиков может изучить его и понять его на теоретическом уровне. Они могут писать доказательства о том, как машинное обучение работы, которые являются абсолютными и применять их в каждом конкретном случае. [Фото: большие цифры, которые определяют Вселенной]

В этом случае, команда математиков разработала машинного обучения проблема под названием «определение максимального» или «песня.»

Чтобы понять, как песня работает, представьте себе, это: вы хотите разместить рекламу на сайте и максимально, как многие зрители будут направлены на эти объявления. У вас есть объявления качки для любителей спорта, любителей кошек, вождение автомобиля и упражнений любителей, и т. д.. Но вы не знаете заранее, кто собирается посетить этот сайт. Как вы выбираете различные объявления, максимально сколько зрителей у вас цель? Песня должна выяснить ответ только небольшое количество данных о том, кто посещает сайт.

Затем исследователи задали вопрос: когда можно ЕМКС решить проблему?

В другой машине-проблемы с учебой, математики, как правило, может сказать, если проблема обучения может быть решена в каждом конкретном случае основывается на совокупности данных у них нет. Может основной способ Google использует распознавание лица быть применены для прогнозирования тенденций фондового рынка? Я не знаю, но кто-то может. Беда в том, что математика является своего рода сломанной. Это было сломано с 1931 года, когда логик Курт Гедель опубликовал свои знаменитые теоремы о неполноте. Они показали, что в любой математической системе, есть определенные вопросы, на которые нельзя ответить. Они на самом деле не сложно — они непознаваемое. Математиков узнали, что их способность к познанию Вселенной был принципиально ограничен. Геделя и еще один математик по имени Павел Коган нашел пример: континуум-гипотеза.

Гипотеза континуума идет как это: математиков уже знаем, что существует бесконечностей разных размеров. Например, существует бесконечно много целых чисел (числа 1, 2, 3, 4, 5 и т. д.); и существует бесконечное множество действительных чисел (которые включают числа, как 1, 2, 3 и так далее, но они также включают в себя цифры 1.8 и 5,222.7 и Пи). Но даже если существует бесконечно много целых чисел и бесконечно много действительных чисел, там явно более реальные цифры, чем целые. Который поднимает вопрос, есть ли бесконечностей больше, чем набор чисел, но меньше, чем множество действительных чисел? Континуум-гипотеза говорит, Да, есть.

Гедель и Коэн показал, что невозможно доказать, что гипотеза континуума верна, но также невозможно доказать, что это неправильно. «Континуум гипотеза является истинной?» — это вопрос без ответа.

В статье, опубликованной в понедельник, января. 7, в журнале Nature искусственного интеллекта, исследователи показали, что песня неразрывно связана с гипотезой континуума.

Получается, что песня не может решить проблему, только если континуум-гипотеза верна. Но если это не правда, песня не могу.. это значит, что вопрос, «может песня научиться решать эту проблему?»есть ответ как непознаваемое, как континуум сама гипотеза.

Хорошая новость заключается в том, что решение континуум-гипотеза не очень важна для большинства математики. И, кроме того, это постоянная тайна не может создать серьезное препятствие для машинного обучения.

«Потому что песня-это новая модель машинного обучения, мы пока не знаем его полезности для разработки реальных алгоритмов,» Лев Рейзинь, профессор математики в Университете штата Иллинойс в Чикаго, кто не работал на бумаге, написал в сопроводительном характера Новости и статьи. «Эти результаты могут не иметь практического значения», — писал Рейзинь.

Сталкиваемся с неразрешимой проблемой, Рейзинь писал, это своего рода гордость машинного обучения исследователей.

Это свидетельствует, что учебная машина «повзрослела как математическая дисциплина,» Рейзинь писал.

Машинного обучения, «теперь объединяет многие разделы математики, которые имеют дело с бременем недоказуемость и беспокойство, что происходит с ним,» Рейзинь писал. Возможно, такие результаты, как этот привнесет в области машинного обучения здоровой дозой смирения, даже в качестве алгоритмов машинного обучения продолжают революционизировать мир вокруг нас. «

  • Альбом: самые красивые в мире уравнений
  • 9 самых огромных количествах в существование
  • Витая Физике: 7 Умопомрачительных Результатов

Первоначально опубликовано на прямую науки.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *